Quels sont les concepts les plus importants d'exploration de données?
Les concepts de data mining les plus importants sont utilisés pour l'analyse des informations collectées, notamment dans le but d'observer un comportement. Les interactions inconnues entre les données font l'objet de recherches de différentes manières afin de déterminer les relations critiques entre les sujets et les informations agrégées. Un des défis de l’exploration de données est que les informations réellement collectées peuvent ne pas rappeler l’ensemble du domaine. Dans un effort pour remédier à ce fait, les corrélations entre les données peuvent être contrôlées méthodiquement par les divers concepts d'exploration de données.
Les normes relatives aux concepts d'exploration de données sont appliquées par le groupe d'intérêt spécial de l'Association for Computing Machinery sur la découverte des connaissances et l'exploration de données (SIGKDD). Cette organisation publie la «Revue internationale des technologies de l'information et de la prise de décision» ainsi que la revue SIGKDD Explorations. Le respect de l'éthique et des principes de base de l'exploration de données permet au secteur de fonctionner efficacement et avec des problèmes juridiques limités.
Le prétraitement de l'information est l'un des aspects les plus importants de l'exploration de données. Les données brutes doivent être extraites et interprétées. Pour effectuer cette action, un processus doit être déterminé, les données cibles doivent être assemblées et des modèles sont trouvés. Le processus est connu sous le nom de découverte des connaissances dans les bases de données et a été développé par Gregory Piatetsky-Shapiro en 1989.
Quatre classes différentes de concepts d'exploration de données permettent l'exécution du processus. Le clustering utilise l'algorithme créé à partir du processus d'exploration de données pour assembler des éléments dans des groupes similaires. Contrairement à la mise en cluster, la classification des informations a lieu lorsque les données sont assemblées dans des groupes prédéfinis et analysées. L'association tente de trouver des relations entre les variables, en déterminant quels groupes de données sont couramment associés. Le dernier type d'exploration de données est la régression , basée sur la méthode d'identification d'une fonction dans la collecte de données.
La validation des informations est la dernière étape de la découverte de ce que représente l’exploration de données. Lorsque tous les algorithmes ne présentent pas un ensemble de données valide, les modèles qui se produisent peuvent entraîner une situation appelée surajustement. Pour surmonter ce problème, les données sont comparées à un ensemble de test. Il s'agit d'un concept dans lequel les mesures sont alignées sur une série d'algorithmes qui fourniraient un ensemble plausible d'ensembles de données. Si les informations acquises ne correspondent pas à l'ensemble de test, les modèles supposés dans les données doivent être inexacts.
Certains des concepts d'extraction de données les plus importants se rencontrent dans divers secteurs. Les jeux, les affaires, le marketing, les sciences, l’ingénierie et la surveillance utilisent tous des techniques d’exploration de données. En appliquant ces techniques, chaque domaine peut déterminer les meilleures pratiques ou de meilleurs moyens d'obtenir des résultats.